基于机器学习的质谱成像法庭科学应用进展

张硕; 满瀚泽; 郭冲; 赵雅彬; 李展平

doi:10.12452/j.fxcsxb.240929423

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基于机器学习的质谱成像法庭科学应用进展

综述 | 更新时间：2025-06-09

- 基于机器学习的质谱成像法庭科学应用进展
- Application Advances in Forensic Science for Machine Learning-based Mass Spectrometry Imaging
- 分析测试学报 2025年44卷第6期页码：1208-1218
- 作者机构：
  
  1.中国人民公安大学侦查学院，北京 100038
  2.清华大学分析中心，北京 100084
  3.公安食药环科技创新中心，北京 100038
- 作者简介：
  
  赵雅彬，博士，副教授，研究方向：刑事科学技术，E-mail：zhaoyb04@gmail.com
  李展平，博士，高级工程师，研究方向：表面科学与表面分析技术，E-mail：zhanpingli@mail.tsinghua.edu.cn
- 基金信息：
  
  中国人民公安大学刑事科学技术双一流创新研究专项(2023SYL06)
- DOI：10.12452/j.fxcsxb.240929423
  中图分类号： O657.6;TB9
- 收稿日期：2024-09-29，
  
  修回日期：2024-11-04，
  
  录用日期：2024-12-11，
  
  纸质出版日期：2025-06-15
- 稿件说明：
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张硕,满瀚泽,郭冲,赵雅彬,李展平.基于机器学习的质谱成像法庭科学应用进展[J].分析测试学报,2025,44(06):1208-1218.

ZHANG Shuo,MAN Han-ze,GUO Chong,ZHAO Ya-bin,LI Zhan-ping.Application Advances in Forensic Science for Machine Learning-based Mass Spectrometry Imaging[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(06):1208-1218.
张硕,满瀚泽,郭冲,赵雅彬,李展平.基于机器学习的质谱成像法庭科学应用进展[J].分析测试学报,2025,44(06):1208-1218. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.240929423.

ZHANG Shuo,MAN Han-ze,GUO Chong,ZHAO Ya-bin,LI Zhan-ping.Application Advances in Forensic Science for Machine Learning-based Mass Spectrometry Imaging[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(06):1208-1218. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.240929423.

摘要

鉴于犯罪手段的不断演变，法庭科学亟需一种能同时分析物证形态和成分的技术。质谱成像在法庭科学中提供了一种高灵敏度、高特异性、检测范围广泛且近无损的分析方法。结合机器学习后，质谱成像能够分析获取的丰富数据并提取关键化学信息，尤其是在指纹、文件、理化和生物物证检验方面展现了显著的实战潜力。该文综述了质谱成像数据分析的研究进展，包括个体溯源、遗留时间推断、图像增强等关键领域，为法庭科学解决实际问题提供了一种强大的工具。尽管面临操作复杂性和算法解释难度的挑战，但该技术将在未来的复杂物证分析中发挥关键作用。

Abstract

Given the continuous evolution of criminal tactics，the field of forensic science urgently requires a technology capable of analyzing both the morphology and composition of physical evidence. Mass spectrometry imaging（MSI） technology，integrated with machine learning，offers a highly sensitive，specific，and extensive analysis method that is nearly non-destructive. It excels in the examination of fingerprints，documents，and physicochemical evidence by providing the potential to extract critical chemical information from rich datasets. This paper reviews the current state of research on MSI data analysis，including the tracing of the origin of residues，the analysis of the duration of residue presence，and image enhancement techniques. And this review highlights the integration of MSI with machine learning algorithms for the forensic analysis of various types of evidence. The synergy between MSI's ability to generate detailed chemical images and machine learning's data processing capabilities effectively addresses complex forensic challenges. The paper underscores the importance of this technology in enhancing the extraction of evidential information，thereby supporting more accurate and efficient investigations in legal proceedings. Despite the hurdles，such as operational complexity and the interpretability of algorithms，the future of forensic science，empowered by MSI and machine learning，appears poised to deliver transformative solutions to real-world forensic problems.

关键词

Keywords

references

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